CUDA CORE Là Gì? Công Nghệ CUDA Của NVIDIA

CUDA CORE – CUDA là từ viết tắt trong tiếng Anh của thuật ngữ Compute Unified Device Architecture, tạm dịch là kiến trúc thiết bị hợp nhất cho tính toán.

CUDA bắt đầu cuộc sống của mình từ tháng Bảy năm 2007 với vai trò ban đầu là một bộ công cụ phát triển phần mềm dựa trên ngôn ngữ lập trình C.

Đến năm 2010, sau hơn hai năm rưỡi phát triển, CUDA đang tiến hóa thành kiến trúc điện toán GPU (tìm hiểu về GPU trong bài viết GPU là gì?), hay còn gọi là GPGPU, của NVIDIA.

CUDA có mặt trên hầu hết các GPU đời mới của NVIDIA, từ dòng GeForce giành cho giải trí, đến Quadro giành cho điện toán hình ảnh chuyên nghiệp, và mới nhất là dòng Tesla cho tính toán hiệu năng cao, như được chỉ ra trong hình dưới.

cuda-core-1

Danh sách chi tiết các GPU chạy được CUDA có thể tìm thấy ở trang sau đây: http://www.nvidia.com/object/cuda_got_cuda.html

Hình dưới đây cho chúng ta thấy bức tranh toàn cảnh về điện toán GPU xét trên khía cạnh phần mềm từ quan điểm và công nghệ của NVIDIA.

Trong hình này, ở lớp thấp nhất của kiến trúc phần mềm giành cho điện toán GPU, chúng ta có các GPU của NVIDIA được trang bị kiến trúc tính toán song song CUDA

Bao gồm cả trình điều khiển thiết bị CUDA vốn được nhúng bên trong trình điều khiển thiết bị đồ họa do NVIDIA cung cấp.

cuda-core-2

Trình điều khiển thiết bị CUDA này giữ nhiệm vụ chuyển đổi mã PTX

PTX viết tắt của thuật ngữ Parallel Thread Execution, tạm dịch là mã thực thi tiểu trình song song.

Được sinh ra bởi các trình biên dịch của từng ngôn ngữ lập trình.

Ví dụ như C/C++, Fortran, Java, Python, v.v… sang dạng mã máy thật sự của GPU được dùng để thực thi ứng dụng.

Nhờ cách tiếp cận thống nhất này cho mọi ngôn ngữ lập trình mà các nhà phát triển phần mềm chỉ cần sử dụng ngôn ngữ lập trình quen thuộc với mình để tạo ra các ứng dụng mới chạy được trên GPU.

Lớp thứ hai kể từ dưới lên trong hình trên cho chúng ta thấy một số ngôn ngữ lập trình như C/C++, Fortran, Java, Python, … và giao diện lập trình như OpenCL, Direct Compute, .NET, … mà hiện tại lập trình viên có thể dùng để tạo ra một làn sóng mới những phần mềm tuyệt vời.
Để có cái nhìn chi tiết hơn, tập trung hơn về điện toán GPU từ góc nhìn môi trường phát triển ứng dụng phần mềm, chúng ta hãy quan sát hình dưới.

Một lần nữa, ở lớp thấp nhất chúng ta sẽ có kiến trúc CUDA. Ngay phía trên nó là môi trường phát triển phần mềm nhất thiết phải có, bao gồm ngôn ngữ lập trình, giao diện ứng dụng lập trình thiết bị, trình biên dịch, bộ gỡ rối, bộ đo đạc hiệu năng, v.v…

Với môi trường cơ bản này, từ quan điểm của một nhà phát triển phần mềm thông thường, vẫn còn rất nhiều khó khăn trong việc nhanh chóng tạo ra những ứng dụng hữu ích.

Do vậy trên lớp này chúng ta có ngay lớp các thư viện nền tảng, với các đoạn mã chương trình cơ bản, hữu dụng, phổ biến, và có thể dùng lại ngay trong phần mềm của riêng nhà phát triển.

Dựa trên lớp thư viện này, NVIDIA và nhiều đối tác của mình đã và đang tiếp tục cung cấp cho cộng đồng phát triển phần mềm vô số middleware, module, và plug-in, ví dụ như các engine tăng tốc ứng dụng hết sức lý thú gọi là AXE cho môi trường điện toán hình ảnh chuyên nghiệp.

cuda-core-3

Để bạn đọc có được bức tranh toàn thể về sức mạnh của nó trong việc tạo ra các ứng dụng trên cả tuyệt vời cho ngành công nghiệp giải trí trên máy tính. Chúng ta sẽ tìm hiểu thêm một chút về kiến trúc môi trường phát triển phần mềm này trong phần dưới đây.


A – CUDA VỚI NGHÀNH CÔNG NGHIỆP GIẢI TRÍ TRÊN MÁY TÍNH

1. CUDA cho ngành công nghiệp game
Một trong những ví dụ hay nhất về sự thành công của công nghệ CUDA trong ngành công nghiệp giải trí là với lĩnh vực trò chơi.

Hình dưới cho chúng ta thấy một cảnh trong game PC được đánh giá cao nhất kể từ năm 2007 đến nay có tựa là ‘Batman: Arkham Asylum’. Trò này có điểm metascore là 92 và điểm người dùng là 9.4.

Trong cảnh ở hình này, game thủ có thể tận hưởng nhiều kiểu hiệu ứng hình ảnh, chẳng hạn như các màn khói phản ứng lại Batman, các bức tường bị nổ tung, kính vỡ, rồi các bức màn rách tơi tả tương tác với các nhân vật trong game.

cuda-core-4

Tất cả những thứ tuyệt vời này có được là nhờ bộ công cụ PhysX SDK và khung làm việc có khả năng mở rộng động trên nhiều nền tảng có liên quan với nó gọi là APEX, cả hai đều do NVIDIA cung cấp.

Đây là những công cụ đầy sức mạnh trong bộ các engine AXE, mà chúng ta đã nói đến ở trên, giành riêng cho vật lý trong game, hay nói cách khác, được thiết kế để xử lý các di chuyển phát sinh động (sinh ra không được tính trước tùy theo cách đi của người chơi) và tương tác của các đối tượng trong từng cảnh game một.

Vật lý trong game khiến cho tính năng đồ họa của một trò chơi trở nên sống động, và chẳng bao lâu nữa chuyện hiển thị cảnh như phim với thời gian thực trong game sẽ trở thành hiện thực với sự hỗ trợ của PhysX và APEX.

Hình dưới đây mô tả một qui trình hiển thị hình ảnh trong game đã được đơn giản hóa, vốn thường được sử dụng trong ngành này.

Khi không có mối quan tâm về các tác động vật lý trong game, các đối tượng cùng với kịch bản có liên quan sẽ lèo lái game engine.

Bộ phận này sẽ cung cấp dữ liệu cho Render Engine, để nó kết xuất thông tin cần thiết ra hệ thống con đồ họa với khả năng hiển thị dựa trên DirectX hay OpenGL, và cuối cùng chuyển mọi thứ ra GPU cho việc hiển thị cảnh game trên màn hình của game thủ.

cuda-core-5

Mặt khác, khi các yếu tố vật lý được thêm vào trong kịch bản vận hành game với sự hiện diện của hệ thống con PhysX vốn đã được tối ưu hóa dựa trên CUDA ở bên trái của qui trình tạo game thông thường.

Hệ thống này sẽ liên lạc với phần lõi của game engine nhằm cung cấp một tương tác hai chiều – các yếu tố vật lý sẽ có tác động đến vị trí của các đối tượng trong game, và cũng cập nhật luôn tất cả các yếu tố động của cảnh game hiện tại.

Hệ thống này lấy thông tin về tính chất vật lý của các đối tượng trong cảnh từ cơ sở dữ liệu game cốt lõi, và thậm chí có thể làm việc trực tiếp với module Render Engine trong một vài hiệu ứng.

Tùy thuộc vào sự tương tác với game engine, hệ thống A/I cũng dùng được hệ thống con vật lý này cho việc phát tia và thực hiện các dự đoán có tính động.

Vậy thì những kiểu hiệu ứng nào PhysX có thể mang lại cho thế giới?

Câu trả lời là khá nhiều thứ, như được tóm tắt trong hình dưới đây.

Cột đầu tiên bên trái với tựa đề ‘Game World Entities’ (các thực thể trong thế giới game) cho chúng ta thấy một danh sách khả dĩ các thực thể đã được sắp xếp theo thang mức độ chuyển động trực quan (có nghĩa là mức độ chi tiết tại đó mô phỏng cần được thể hiện).

Cột thứ hai với tựa đề ‘Physical Characteristics’ (các đặc tính vật lý) thảo luận các tính chất vật lý có liên quan của các thục thể game tương ứng.

cuda-core-6

Ở đây, những đối tượng ở dạng khối rắn sẽ có kích thước nhỏ dần khi đi từ dưới lên trên. Ở mức cao nhất chúng cần phải được tạo hoạt cảnh liên tục.

Và ngay khi có sự phá hủy xảy ra, các thực thể có mức độ chất lượng hình ảnh tinh tế cao cần được tạo ra từ những thực thể có mức độ chất lượng hình ảnh thô hơn.

Cột cuối cùng với tựa ‘PhysX Representation’ (đại diện tương ứng trong PhysX) chỉ ra cách thức đối tượng sẽ được mô tả theo ngôn ngữ PhysX. Những đối tượng ở trên cùng của cột là các ứng cử viên rất tốt cho việc song song hóa, chẳng hạn như đặc trưng dòng chảy dạng hạt.

Bộ công cụ PhysX SDK hiện nay đã có trên hầu hết các nền tảng máy game thông dụng, từ XBOX 360 sang PlayStation 3 sang Wii rồi đến NVIDIA GPU, với hơn 150 tựa game mới trên thị trường.

Nếu bạn muốn thưởng thức những thứ PhysX mang lại cho hàng triệu game thủ, hãy đến thăm site demo ở đây: http://www.nvidia.com/physX.

Các thông tin chi tiết hơn có thể tìm thấy ở các trang sau đây:

http://developer.nvidia.com/object/physx.html (cho thông tin liên quan đến PhysX SDK)

http://developer.nvidia.com/object/apex.html (cho thông tin liên quan đến APEX)

http://developer.nvidia.com/object/p…d_company.html (cho các tựa game mới)

2/ CUDA cho các ứng dụng video số

Sẽ là một sai lầm nghiêm trọng nếu tôi không nói gì về CUDA với xử lý video số hóa ở đây như một minh chứng khác cho sự thành công chói lọi của nó trong việc phục vụ cuộc sống hàng ngày của con người.

Khi nhìn vào hình dưới, bạn đọc có thể quan sát thấy rất nhiều ứng dụng video số hóa dựa trên CUDA, chẳng hạn như cải tiến chất lượng hình ảnh video với phần mềm vReveal của MotionDSP.

Mở rộng độ phân giải DVD với SimHD của ArcSoft, biên tập video nhanh chóng và đơn giản với SuperLoiloScope ‘Mars’ của Loilo, hoặc chuyển đổi định dạng video nhanh chóng với chất lượng cao bằng công cụ Badaboom do Elemental Technologies tạo ra, v.v…

Giá trị ‘xx’ trong hình chính là tỉ lệ tăng tốc khi chúng ta so sánh hiệu năng giữa phiên bản chạy trên GPU và CPU của cùng một phần mềm. Nền tảng GPU được dùng trong so sánh là CUDA chạy trên card NVIDIA GTX285, còn của CPU là chip Intel Core 2 Duo E8200. Chúng ta hãy điểm qua một vài ví dụ trong số các ứng dụng hay ho này.

cuda-core-7

Bên phía tay trái của hình dưới đây, ở phía dưới có hai ảnh chụp một em bé rất là dễ thương. Ảnh bên trái là bản gốc của video với chất lượng thấp.

Ở bên phải là ảnh của video đó nhưng với chất lượng trực quan cao hơn, và đó là kết quả sử dụng phần mềm vReveal đến từ MotionDSP.

Phần mềm này đơn giản sẽ làm cải thiện chất lượng video cho người dùng, ví dụ như làm rõ nét, điều chỉnh độ tương phản, và ổn định hóa (xóa run) các video của bạn.

cuda-core-8

Khởi đầu như một dự án tạo phần mềm cải thiện chất lượng video cho ứng dụng quân sự, vReveal thường cần đến các hệ thống CPU đa chip đắt tiền để hiển thị video một cách chậm chạp.

Nhưng giờ đây với CUDA, GPU đã có thể thực hiện nó theo thời gian thực đến khoảng 5 lần nhanh hơn so với CPU. MotionDSP còn cung cấp một phiên bản cao cấp hơn của phần mềm này, gọi là Ikena, cho lĩnh vực tình báo và điều tra pháp luật. Hãy tham khảo trang http://www.motiondsp.com để biết thêm chi tiết.

Phần mềm SimHD của ArcSoft (http://www.arcsoft.com/estore/softwa…ductCode=SIMHD) là một ứng dụng lý thú khác mà bạn không thể bỏ qua. Nó là một plug-in cho phần mềm chiếu video ArcSoft TotalMedia Theater, với mục đích chuyển đổi các file multimedia và DVD với độ phân giải chuẩn sang dạng có độ phân giải cao, mang lại cho người xem hình ảnh rõ ràng hơn, sống động hơn theo thời gian thực.

cuda-core-9

Các ảnh chụp lại màn hình trong hình dưới mô tả chất lượng nâng độ phân giải cơ bản (không dùng CUDA, ở bên trái) và chất lượng cải thiện rõ rệt khi dùng SimHD (với CUDA, ở bên phải).

Ở đây bạn đọc cần lưu ý đến các chỉ số đo CPU và frame rate có ở bên phía tay phải của hình. Với CUDA, CPU được giảm tải nhờ GPU, do vậy chỉ có 31% công suất CPU được sử dụng, đồng thời ứng dụng vẫn chạy ở mức full frame rate.

Trong trường hợp không dùng CUDA, CPU bị tận dụng 100% và giá trị frame rate không thể quan sát được do quá chậm.

Trong thời gian gần đây, sự phát triển của những thiết bị di động có khả năng thu dữ liệu hình ảnh/video với chất lượng cao đã khiến con người thoải mái hơn trong việc thưởng thức âm nhạc, phim, hình chụp cá nhân ở mọi nơi mọi lúc.

Tuy nhiên, phong cách giải trí mới trong cuộc sống hàng ngày này sẽ không thể có được nếu như bạn không có những nỗ lực của riêng mình.

Chẳng hạn như bạn sẽ phải tốn nhiều thời gian để chuyển đổi nhạc/phim có trong máy PC của mình sang chiếc iPod Touch yêu quý và ngược lại. Và quá trình chuyển đổi đó hoàn toàn không đơn giản, nếu như bạn chỉ là một người sử dụng máy tính bình thường.

Trong trường hợp đó, phần mềm Badaboom của Elemental Technologies có thể giúp bạn rất nhiều. Đó là bộ chuyển đổi media nhanh nhất và được thiết kế đầu tiên trên thế giới để chạy tối ưu với GPU và CUDA của NVIDIA.

Khi so sánh bộ chuyển định dạng của iTunes, một trong những phần mềm phổ dụng nhất, nó có thể nhanh hơn đến 20 lần, hoặc tối thiểu thì cũng nhanh hơn 2 đến 3 lần ngay cả khi sử dụng CPU nhanh nhất và đắt tiền Core i7 của Intel.

cuda-core-10

Như hình trên cho bạn đọc thấy, giao diện của nó rất đơn giản, thân thiện, dễ dùng. Người dùng chỉ cần chọn video đầu vào ở bên trái và cho biết thiết bị cần chuyển video sang ở bên phải.

Bản dùngthử có thể tìm thấy ở đây: http://www.badaboomit.com/. Elemental Technologies còn cung cấp nhiều giải pháp mã hóa video mạnh hơn cho các tập đoàn lớn gọi là Elemental Server, hay Elemental Accelerator for Adobe Premiere Pro CS4 cho những nhà sản xuất video chuyên nghiệp.

Để có thêm thông tin chi tiết vui lòng xem: http://www.elementaltechnologies.com/.

 TẠM KẾT

Để kết thúc bài báo này, tôi muốn chia sẻ với các bạn đà phát triển của các ứng dụng hình ảnh giành cho người dùng bình thường dựa trên CUDA, như được thể hiện trong hình dưới

cuda-core-11.             

Các ứng dụng kiểu này bắt đầu xuất hiện từ 2008, và tiếp tục phát triển cả về số lượng, chất lượng, tính hiệu quả, tính năng được cung cấp.

Theo internet

HOÀNG TRẦN

HOANGIT.ORG chia sẽ kiến thức máy tính về phần cứng, giải pháp về hạ tầng CNTT cho doanh nghiệp, card đồ hoạ cao cấp Nvidia Quadro dành cho thiết kế đồ họa.